数据挖掘导论 第六章 中文答案
数据挖掘试题参考答案
大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东建筑大学
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下山东建筑大学山东建筑大学第一章测试1.下列属于大数据时代特征的是：答案:非结构化数据越来越多;数据类型越来越复杂;大人群产生了大量数据2.对数据挖掘内涵描述正确的是答案:数据挖掘的对象一般是大量的不完整的数据;挖掘的结果可以是出乎意料的规则和内容3.聚类分析是预测型的数据挖掘，而关联分析是描述型的。
答案:错4.描述“性别”的属性是二元分类属性。
答案:对5.下列是分类型属性的是：答案:信用等级：3（级别为1-5，数值越高信用级别越高）;邮政编码：250101 6.区间属性可以计算两个属性之间的倍数。
答案:错7.具有有限个值的属性才是离散属性。
答案:错8.定量属性可以取整数值。
答案:对9.关于连续属性与离散属性，下列说法正确的是：答案:连续属性的比率不一定有意义;连续属性有无限个取值10.连续属性可以进行离散转化成离散属性。
答案:对第二章测试1.和数据库中的数据一样，数据仓库中的数据也可以进行修改和删除。
答案:错2.以下哪项是元数据的包含的内容？答案:数据的更新频率;数据所做的转换;数据元素的含义;数据的来源3.事实表中存储的是维度。
答案:错4.数据仓库的数据是面向主题的，主题与业务系统中的数据库是一一对应的。
答案:错5.下列哪项不是OLAP多维分析操作？答案:透视6.维的层次越高，数据的粒度越大。
答案:对7.在OLAP多维分析操作中，旋转操作不改变数据，只是改变了数据集的展示方位。
答案:对8.星型模型不能表达维度的层次。
答案:对9.OLTP系统中的数据是数据仓库数据的主要来源。
答案:对10.数据仓库中不存储早期细节的数据。
答案:错第三章测试1.Mondrian中Schema是以XML文件的形式定义的。
Cube由维度构建出来的多维空间，是一系列Dimension Measure的集合区域，它们共用一个事实表。
答案:对2.维度表是事实表的一部分。
答案:错3.事实表是维表的一部分。
数据仓库与数据挖掘课后答案
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
数据挖掘导论
本书的亮点之一在于对可视化分析的独到见解。作者指出，可视化是解决复杂 数据挖掘问题的有效手段，可以帮助我们直观地理解数据和发现隐藏在其中的 规律。书中详细讨论了可视化技术的种类、优缺点以及在数据挖掘过程中的作 用。还通过大量实例，让读者切实感受到可视化分析在数据挖掘中的强大威力。
除了可视化分析，本书还对关联规则挖掘、聚类分析等众多经典算法进行了深 入阐述。例如，在关联规则挖掘部分，作者首先介绍了Apriori算法的基本原 理和实现过程，然后提出了一系列改进措施，如基于哈希表的剪枝、基于密度 的剪枝等，有效提高了算法的效率和准确率。在聚类分析部分，不仅详细讨论 了K-Means、层次聚类等经典算法，还对如何评价聚类效果进行了深入探讨。
第4章：关联规则挖掘。讲解了关联规则的定义、算法和实际应用。
第5章：聚类分析。讨论了聚类算法的类型、原理和应用。
第6章：分类。介绍了分类算法的原理、应用及评估方法。
第7章：回归分析。讲解了回归分析的原理、方法和实际应用。
第8章：时间序列分析。探讨了时间序列的基本概念、模型和预测方法。
第9章：社交网络分析。讲解了社交网络的基本概念、测量指标和挖掘方法。
《数据挖掘导论》是一本非常优秀的书籍，全面介绍了数据挖掘领域的基本概 念、技术和应用。通过阅读这本书，我不仅对数据挖掘有了更深入的了解，还 从中获得了不少启示和收获。书中关键点和引人入胜的内容也让我进行了深入 思考。从个人角度来说，这本书给我带来了很多情感体验和思考。结合本书内 容简单探讨了数据挖掘在生活中的应用前景。
在阅读这本书的过程中，我最大的收获是关于数据挖掘技术的理解。书中详细 介绍了各种数据挖掘技术的原理、优缺点以及适用场景。尤其是关联规则挖掘、 聚类分析和分类算法等部分，让我对这些技术有了更深入的认识。通过这些技 术的学习，我明白了如何从大量数据中提取有用的信息和知识。
智慧树知道网课《数据挖掘》课后章节测试满分答案
智慧树知道网课《数据挖掘》课后章节测试满分答案第一章测试1【单选题】(20分)什么是KDD？A.C.文档知识发现B.A.数据挖掘与知识发现C.D.动态知识发现D.B.领域知识发现2【判断题】(20分)数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
A.错B.对3【多选题】(20分)数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？A.分类B.模式匹配C.模式发现D.回归4【多选题】(20分)以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？A.人工智能B.计算机组成原理C.矿产挖掘D.统计5【判断题】(20分)离群点可以是合法的数据对象或者值。
A.错B.对第二章测试1【单选题】(20分)下面哪个属于定量的属性类型：A.区间B.序数C.标称D.相异2【单选题】(20分)只有非零值才重要的二元属性被称作：A.非对称的二元属性B.离散属性C.对称属性D.计数属性3【判断题】(20分)定量属性可以是整数值或者是连续值。
A.对B.4【单选题】(20分)中心趋势度量模（mode）是指A.数据集中出现频率最高的值B.算术平均值C.最大值D.最小值5【多选题】(20分)以下哪些是属于中心趋势的度量A.标准差B.中位数五数概括D.平均值第三章测试1【单选题】(20分)数据清洗的方法不包括A.一致性检查。
数据挖掘导论中文答案1.2.3.4.6.8.10章
习题一：1。
讨论是否每个以下活动是一个数据挖掘的任务。
(a)将公司的客户根据他们的性别。
不。
这是一个简单的数据库查询。
(b)将公司的客户根据他们的盈利能力。
不。
这是一个会计计算,紧随其后的是应用程序一个阈值。
然而,预测的盈利能力客户将数据挖掘。
(c)计算一个公司的总销售额。
不。
再次,这是简单的会计。
(d)排序一个学生数据库基于学生身份证号码。
不。
再一次,这是一个简单的数据库查询。
(e)预测结果掷双骰子(公平)。
不。
因为模具是公平的,这是一个概率计算。
如果死是不公平的,我们需要估计的概率每个结果的数据,那么这是更像的问题认为数据挖掘。
然而,在这种特定的情况下,解决方案这个问题是由数学家很长时间前,因此,我们不会认为它是数据挖掘。
(f)预测未来股价的公司使用历史记录。
是的。
我们将尝试创建一个模型,该模型可以预测连续价值的股票价格。
这是一个的例子数据挖掘领域称为预测模型。
我们可以使用回归建模,尽管在许多领域的研究者开发了各种各样的技术来预测时间吗系列。
(g)监测病人的心率异常。
是的。
我们可以建立一个模型,心脏的正常行为率和不同寻常的心行为发生时发出警报。
这将涉及到数据挖掘的区域称为异常检测。
这也可以被认为是一个分类问题如果我们有正常和异常的心行为的例子。
(h)监测地震活动的地震波。
是的。
在本例中,我们将构建一个不同类型的模型地震波与地震相关的活动和行为提高警报当其中一个不同类型的地震活动被观察到。
这是数据挖掘领域的一个例子被称为分类。
(i)提取声波的频率。
不。
这是信号处理。
2.假设你被录用,作为一个互联网数据挖掘咨询顾问搜索引擎公司。
描述数据挖掘可以帮助公司通过给具体的例子如何技术,如聚类,分类、关联规则挖掘和异常检测可以应用。
答：以下是可能的答案的例子。
•聚类可以把结果与类似的主题用户在一个更简洁的形式,例如通过报告集群中的十大最频繁的词语。
•分类可以将结果分配给预定义的类别等“体育”、“政治”,等等。
习题及参考答案电子教案
习题参考答案第1章绪论1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。
答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。
数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web数据信息。
实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。
随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。
但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。
而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。
1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。
数据挖掘作业答案
数据挖掘作业答案第二章数据准备5.推出在[-1,1]区间上的数据的最小－最大标准化公式。
解：标准化相当于按比例缩放，假如将在[minA,maxA]间的属性A的值v映射到区间[new_minA,new_maxA]，根据同比关系得：(v-minA)/(v’-new_minA)=(maxA-minA)/(new_maxA-new_minA)化简得：v’=(v-minA)* (new_maxA-new_minA)/ (maxA-minA)+ new_minA6.已知一维数据集X={-5.0 , 23.0 , 17.6 , 7.23 , 1.11},用下述方法对其进行标准化：a) 在[-1,1]区间进行小数缩放。
解：X’={-0.050 ，0.230 ，0.176 ，0.0723 ，0.0111}b) 在[0,1]区间进行最小－最大标准化。
解：X’={0 , 1 , 0.807 ，0.437 ，0.218 }c) 在[-1,1]区间进行最小－最大标准化。
解：X’={-1 , 1 , 0.614 , -0.126 , 0.564}d) 标准差标准化。
解：mean=8.788 sd=11.523X’={-1.197 , 1.233 , 0.765 , -0.135 , -0.666}e) 比较上述标准化的结果，并讨论不同技术的优缺点。
解：小数缩放标准化粒度过大(以10为倍数)，但计算简单；最小-最大值标准化需要搜索整个数据集确定最小最大数值，而且最小最大值的专家估算可能会导致标准化值的无意识的集中。
标准差标准化对距离测量非常效，但会把初始值转化成了未被认可的形式。
8.已知一个带有丢失值的四维样本。
X1={0,1,1,2}X2={2,1,*,1}X3={1,*,*,-1}X4={*,2,1,*}如果所有属性的定义域是[0,1,2]，在丢失值被认为是“无关紧要的值”并且都被所给的定义域的所有可行值替换的情况下，“人工”样本的数量是多少？解：X1 “人工”样本的数量为 1X2 “人工”样本的数量为 3X3 “人工”样本的数量为9X4 “人工”样本的数量为9所以“人工”样本的数量为1×3×9×9＝24310．数据库中不同病人的子女数以矢量形式给出：C={3，1，0，2，7，3，6，4，-2，0，0，10，15，6}a)应用标准统计参数——均值和方差，找出C中的异常点：mean=3.9286 sd=4.4153在3个标准差下的阈值：阈值=均值±3*标准差=3.928±3*4.4153=[-9.318，17.174]根据实际情况子女数不可能为负数，所以其范围可缩减为：[0，17.174]C中的异常点有：-2b)在2个标准差下的阈值：阈值=均值±2*标准差=3.928±2*4.4153=[-4.903，12.758]根据实际情况子女数不可能为负数，所以其范围可缩减为：[0，12.758]C中的异常点有：-2, 1511．已知的三维样本数据集X：X=[{1，2，0}，{3，1，4}，{2，1，5}，{0，1，6}，{2，4，3}，{4，4，2}，{5，2，1}，{7，7，7}，{0，0，0}，{3，3，3}]。
数据挖掘导论习题答案(中文版)
介绍数据挖掘教师的解决方案手册陈甘美华Pang-NingMichael教授Vipin Kumar版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。
保留所有权利。
内容。
1 Introduction 52 Data 53 Exploring Data 224 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model28 Evaluation 285 Classification: Alternative Techniques 536 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 857 Association Analysis: Advanced Concepts 1158 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 1539 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 17710 Anomaly Detection 187三1介绍1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。
(a)把客户的公司根据他们的性别。
否。
这是一种简单的数据库查询。
(b)把客户的公司根据他们的盈利能力。
第这是一种会计计算、应用程序的门限值。
然而,预测盈利的一种新的客户将数据挖掘。
(c)计算的总销售公司。
否。
这又是简单的会计工作。
(d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。
第再次,这是一种简单的数据库查询。
(e)预测结果丢(公平)的一对骰子。
否。
既然死是公正的,这是一种概率的计算。
如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。
然而,在这种特定的情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不认为它是数据挖掘。
(f)预测未来股价的公司使用。
数据挖掘课后题答案
数据挖掘——概念概念与技术Jiawei Han Micheline Kamber 著范明孟晓峰译第1章引言什么是数据挖掘在你的回答中，针对以下问题：定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。
解答：�特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Gradepoint aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。
�区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低 GPA 的一般特性比较。
最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。
�关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。
例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ⇒owns(X, “personal computer”) [support=12%,confid ence=98%]其中，X 是一个表示学生的变量。
这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。
这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是 98%（置信度，或确定度）。
�分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。
它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。
�聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。
对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。
数据挖掘导论 第6章 关联分析
Itemset {Bread,Milk} {Bread,Beer} {Bread,Diaper} {Milk,Beer} {Milk,Diaper} {Beer,Diaper}
Count 3 2 3 2 3 3
Pairs (2-itemsets)
Triplets (3-itemsets)
Itemset {Bread,Milk,Diaper} Count 3
定义: 频繁项集（Frequent Itemset）
项集（Itemset） – 包含0个或多个项的集合
例子: {Milk, Bread, Diaper}
TID Items
– k-项集
如果一个项集包含k个项
1 2 3 4 5
Bread, Milk Bread, Diaper, Beer, Eggs Milk, Diaper, Beer, Coke Bread, Milk, Diaper, Beer Bread, Milk, Diaper, Coke
– 计算每个可能规则的支持度和置信度 – 这种方法计算代价过高，因为可以从数据集提取的规则 的数量达指数级 – 从包含d个项的数据集提取的可能规则的总数R=3d2d+1+1，如果d等于6，则R=602
挖掘关联规则（Mining Association Rules）
大多数关联规则挖掘算法通常采用的一种策略是 ，将关联规则挖掘任务分解为如下两个主要的子 任务:
例子
null
A
B
C
D
E
AB
AC
AD
AE
BC
BD
BE
CD
CE
DE
非频繁项集
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下国防科技大学
数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下国防科技大学国防科技大学绪论单元测试1.什么是KDD？ ( )A:领域知识发现B:文档知识发现C:数据挖掘与知识发现D:动态知识发现答案:数据挖掘与知识发现2.“8,000”和“10,000”表示： ( )A:智慧B:知识C:信息D:数据答案:数据3.人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( )A:先分类，后聚类B:分类过程C:先聚类，后分类D:聚类过程答案:先聚类，后分类4.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示： ( )A:知识B:数据C:信息D:智慧答案:信息5.“飞机无法飞过高山”表示： ( )A:数据B:信息C:智慧D:知识答案:知识第一章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:序数B:相异C:区间D:标称答案:相异2.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:对称属性B:非对称的二元属性C:计数属性D:离散属性答案:非对称的二元属性3.一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。
则年级属性的众数是： ( )A:三年级B:一年级C:四年级D:二年级答案:一年级4.杰卡德系数用来度量非对称的二进制属性的相似性。
( )A:错 B:对答案:对5.欧式距离用来度量连续数值属性数据的相似性。
( )A:对 B:错答案:对第二章测试1.卡方测试用来度量离散标称属性数据的相关性。
( )A:错 B:对答案:对2.相关系数用来度量标称属性数据的相关性。
( )A:对 B:错答案:错3.所谓高维数据，指的是数据属性很多。
( )A:对 B:错答案:对4.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为：( )A:0.821B:1.458C:0.716D:1.224答案:0.7165.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92,204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
数据仓库与数据挖掘学习要点附答案
数据仓库与数据挖掘学习要点第一章 引言1、数据挖掘的概念，即什么是数据挖掘？数据挖掘--从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
2、数据挖掘的过程。
数据输入数据清理规范化特征选择维缩减模式发现关联&相关分类聚类异常分析…………模式评估模式选择模式解释模式可视化3、数据挖掘的功能是什么？即可以挖掘到什么类型的模式。
1）概念描述: 特征和区分 2）频繁模式,关联 3）分类和预测 4）聚类分析 5）离群点分析 6）趋势和演变分析4、数据挖掘模式是要挖掘有趣的模式。
什么是有趣模式，为什么要挖掘有趣的模式？ 有趣模式：易于被人理解的, 在某种程度上在新的或测试数据上是有效的, 潜在有用的, 新颖的, 或验证了用户希望证实的某种假设 模式兴趣度度量，无论是客观的还是主观的，都可以用来指导发现过程5、关系数据库、数据仓库、数据挖掘构成一个怎样的层次，在功能上它们之间有什么样的关系？多种挖掘功能的集成、耦合第二章 数据预处理1、 为什么要预处理数据？现实世界中的数据是脏的：1）不完全: 缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据2）噪音: 包含错误或孤立点3）不一致: 编码或名字存在差异2、 数据预处理包括那些方面？数据清理——填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不一致 数据集成——多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成数据变换——规范化和聚集数据归约——得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类似的分析结果：维度规约、数值规约、数据压缩数据离散化和概念分层3、数据清理的概念，数据清理包括那些方面？数据清理——填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不一致数据清理包括缺失值、噪声数据、不一致性、偏差检测和数据交换4、数据集成和变换的概念。
数据集成——多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成数据变换——规范化和聚集5、数据规约的概念，数据规约包括那些方面？数据归约——得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类似的分析结果：维度规约、数值规约、数据压缩数据规约包括数据立方体聚集、维度规约、数据压缩、数值规约、离散化和产生概念分层6、什么是数据离散化？什么是概念分层？数据离散化——把连续属性的区域分成区间概念分层——递归离散化属性，产生属性值分层/多分辨率划分第三章数据仓库与OLAP技术1、数据仓库的概念数据仓库是面向主题的, 集成的, 时变的, 和非易失的数据集合, 支持管理决策过程2、为什么需要数据仓库？数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，目的是OLAP: 复杂的OLAP 查询, 多维视图, 统一.文档收集自网络，仅用于个人学3、什么是数据立方体？数据立方体将数据建模, 并允许由多个维进行观察4、掌握数据立方体各种操作：上卷、下钻、切块、切片。
(完整版)数据挖掘第三版第六章课后习题答案
3.1 数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。
对于以上每个问题， 讨论数据质量的评估如何依赖数据的应用目的，给出例子。
提出数据质量的其他两个尺度。
答：精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。
完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。
一致性：描述同一实体的同一属性的值在不同的系统或数据集中是否一致。
数据质量依赖于数据的应用。
对于给定的数据库， 两个不同的用户可能有完全不同的评 估。
例如， 市场分析人员可能访问公司的销售事务数据库 (该数据库里面并非是所有的顾客 信息都是可以得到的。
其他数据没有包含在内， 可能只是因为输入时认为是不重要的， 相关 的数据没有记录可能是由于理解错误，或者因为设备故障)， 得到顾客地址的列表。
有些地 址已经过时或不正确，但毕竟还有 80%的地址是正确的。
市场分析人员考虑到对于目标市 场营销而言， 这是一个大型顾客数据库， 因此对该数据库的准确性还算满意， 尽管作为销售 的经理，你发现数据是不正确的。
另外两种度量尺度： 有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。
唯一性：描述数据是否存在重复记录。
3.3 在习题 2.2 中，属性 age 包括如下值(以递增序)： 13、15、16、16、19、20、20、21、 22、 22、22、25、 25、25、25、30、33、33、35、35、35、35、36、40、45、46、 52、70(a) 使用深度为3的箱，用箱均值光滑以上数据。
说明你的步骤，讨论这种技术对给定数据 的效果。
答：划分为(等频的)箱：箱 1：13、15、16、16、 箱 2： 22、25、25、25、 箱 3： 35、35、35、36、 用箱均值光滑： 箱 1： 18、18、18、18、 箱 2： 28.1、 28.1、28.1、 43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.7843.78、43.78、43.78 分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据值，进而去掉“噪声”，即去掉被测量的 变量的随机误差或方差。
数据挖掘导论完整版中文共111页文档
1、不要轻就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
数据挖掘导论完整版中文 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
数据挖掘习题参考答案
数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科，已经在各个领域得到广泛应用。
它的目标是从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题。
为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术，本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案，希望能够对读者有所帮助。
习题一：什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？答案：数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题的过程。
它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。
习题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。
聚类是指将数据样本分成几个不同的组，使得同一组内的数据样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了商品A，则更有可能购买商品B”。
异常检测是指发现与其他样本不同的数据点，可能是潜在的异常或异常行为。
习题三：数据挖掘的过程有哪些步骤？答案：数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。
首先，我们需要明确问题的定义，确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。
然后，我们收集相关的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
接下来，我们选择合适的特征，并进行特征转换，以便于模型的建立和分析。
在模型选择和建立阶段，我们选择合适的数据挖掘算法，并进行模型的训练和优化。
最后，我们评估模型的性能，并将模型应用于实际问题中。
习题四：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法（如K-means算法和DBSCAN算法）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第六章
第六章作业1.数据挖掘与知识发现两个概念有什么不同？P116知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
2.知识发现过程由哪三部分组成？每部分的工作是什么？P116KDD过程可以概括为三个子步骤：数据准备、数据挖掘和结果的解释和评价。
数据准备：数据准备又可分为三个子步骤：数据选取、数据预处理和数据变换。
数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。
数据预处理一般可能包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换（如把连续值数据转换为离散型的数据，以便于符号归纳；或是把离散型的转换为连续值型的，以便于神经网络归纳）等。
当数据开采的对象是数据仓库时，一般来说，数据预处理已经在生成数据仓库时完成了。
数据变换的主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数。
数据挖掘：数据挖掘是利用一系列方法或算法从数据中获取知识。
按照数据挖掘任务的不同，数据挖掘方法分类分为聚类、分类、关联规则发现等。
结果的解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户或机器的评估，可能存在冗余或无关的模式，这时需要将其剔除；也有可能模式不满足用户要求，这时则需要让整个发现过程退回到发现阶段之前，如重新选取数据、采用新的数据变换方法、设定新的数据挖掘参数值，甚至换一种挖掘算法（如当发现任务是分类时，有多种分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效果）。
另外，由于KDD最终是面向人类用户的，因此可能要对发现的模式进行可视化，或者把结果转换为用户易懂的另一种表示，如把分类决策树转换为“if...then...”规则。
3.数据挖掘的对象有哪些？他们各自的特点是什么？P1181.关系数据库特点：（1）数据动态性（2）数据不完全性（3）数据噪声（4）数据冗余性（5）数据稀疏性（6）海量数据2.文本特点：（1）关键词或特征提取（2）相似检索（3）文本聚类（4）文本数据3.图像与视频数据特点：（1）图像与视频特征提取（2）基于内容的相似检索（3）视频镜头的编辑与组织4.web数据（1）异构数据集成和挖掘（2）半结构化数据模型抽取4.1)．关联分析若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。
数据挖掘导论第六章中文答案
巩卩卫｝)趴e ｝)10= 0.82。
考虑到数据集显示于表格 6.1。
(一)计算支持项集｛ e ｝，｛ b 、d ｝，｛ b 、d 、e ｝通过治疗每个事务ID 作为一个市场购物篮。
答：Table 6.11. Example of market basket transactions CiisttJincT ID TraiMattion ID[temB Bought 10001 {a, d,e} 10024 [a t 20012 同 20031 ｛口心曲：即｝ 30015 30022 仏吐｝ 40029 ｛诃 40040 ｛口：以｝ 50033 {a, 50038 ｛码札电｝ (b) Use the results in part (a) to compute the con fide nee for the associati on rules {b ，d} -{e} and {e} - {b ，d}. Is con fide nee a symmetricmeasure?第六章数据挖掘导论1。
对于每个下列问题，提供一个关联规则的一个例子 从市场购物篮域，满足下列条件。
同样， 这些规则是主观地描述是否有趣。
(一)一个规则，具有较高的支持和高的信心。
也包含金枪鱼。
这种低规则往往是无趣的 (c) 一个规则，低的支持和信心不足。
答:食用油-T 洗衣粉。
如此低的信心规则 往往是无趣的。
(d) 规则,低支持和高的信心。
答:伏特加-T 鱼子酱。
这样的规则往往是有趣的（1如果C 、重复部分（一）通过将每个客户ID 作为一个市场购物篮。
每个项目应被视为一个二进制变量 一个项目出现在 至少有一个交易购买的顾客，和0否则。
） 5 §({&“}) = 7 = 1ff({fr,-d T e} j =— = 0.8 □e 没有明显关系s1,s2,c1和c23. (a) Wliat 諒 the confidcn<T! for The* nilcs 0 ——* and A ——* 0?Answer:—* A )= —* A).氓片 一 0} = 100%,(I'j) Jx't ci , ", and 即 hr the confidf-nrc vrihiE cf th*1 rules? {p} —► {q}： {p}——-{y, r}, and r} -------------- {©}： rctjpcctivvly ・ Lf wc assume thatc^t and eg have different values, wb^it are the possible relationships thnt rviy ( xist ainong 口.血：and cj? \Vhi~h ruk has tho I OWCST coiifi^lciirei 1 Answer;_吓沖"_ 4P )_ 盯puqur) d _ -<F>「叮pugur)'~ MpUh)Considering s(p) > s(j? U q 1) > 就卩U U r)Thus ； ul X c2 屁 cU 上 c2.Th 強refhiT c2 ha^ the lowest coiifidencc.(f) Reprat the aruilysis in part (b) fvsNiimiiig that the rules h-avf 1 idrinical tupperl.Which rule has the liighcst cDtifidciice?Answer:C-tmsidrnng 鼠 pU^} — s{p U U r}but s(p) > ff(p U r JThus; c3 > (cl = c2)所以c2有最低的置信度 0.8TW ，(d) £ railsltiA^it y ;呂口卩pose the cxjnhdence ot tire rides £ --------------- ► 2? anil JJ -----► CJUQ larger than some t.hrrshold. mincQv f. Ts it poFsible that A ——► C has A cotiftdcnoe kss than mi neon J ?Answer:YeSt It <lej>'iids on the supjK )rt of items .4T J3* and C fFur example:s(A ?B) = 60% s(A) = 90%s(A t C) = 20% s(B) = 70%sfE.C.J = 50% s(C) = 60VCLet miTicoii f = 50V(- Vheretoreic(A 一 E)三 66% > vmnecm fc(2J — C) = 7196 > minconfBut c(A -* G) = 22$t < jnincon f4、f 15 an anti-moiLotoTir niea^urr brcrkivsc卫乐…1 J 人订)工■八，}) (G.2iFor rxampk, VT ran compare thr vnhwF? of C, for {.4. /?} and (4,/?n C}.= niin (c(4 —/?) t /?——4J)min {c(A 一 &C 1)疋(Z? 一 AC),c(C 一 AB})111 叭 s(/L /?\C)因为年代 (A,B,C)w 年B)和 max(s(— 个),s(B),s(C)) > maXSSB)一个 因此 Z ({ A 、B }) >Z ({ A,B,C })(b) .『也B) S (AB).= miTJ --------------- ----- .——-— ' A 1 况 Z?)丿max (£(j4 ),s(B))(GQ讯{5C}) is tioti-monotone. We can show this by comparing 丹({4 _B}) against 玳{A,臥C"玳的0｝】= mhi ( max (睜⑷,s(B) I= min (c(4/? —* C)t c(AC ― 8)^( fJC ― 4))_ .广(/LEO) KA 、BQ 就乩 母(&民G)max 凶.4. £?)h i 扎(7),乱”,CJ)Sine® J (J 4.Z?_(7) < anti UIHX [>(.4. !?).观A, C). $(/?,(?)) < max(s(j4)j J (B)), thtrefbn?叩[{£」攵(7卜)c^ii be gTcatrr than or less th^j 】{A, £?y ).Tkncp. the nicasuTP is non-monotone.min (U ——U) jC (B如/}) A)) 成{ZG}) Let '■ M R }) = MAX ( — Au,-■〕血)*… c(^fc —占*缶…川n)) <({必屮}1 = max 3』—Z?)T ct B — A )) =T 币LFF) _ 枣⑷B) 裁7) /{{£!?. C}[ = max (亡(良BC).c(D 一 AC),c{C AB)) 〃(£』.<?)£(m 、c )i (^i. B , cn. = max ( ------- - ---- L . ------- ---- < ------- : ---- L ) "s(A) 孔用) x(C) J = gg 营和 Since 以 C) < s(X, B) and nun(«(>l)4 4(5), tf(C)) < min(s(A), 5(Z?) )t 「({自』,C}) can be greater than or less than Therefore, the iiirasurp is ibon-Lnonotone. Let 孑…，加}) = max] 0(-411,金’…,4jt ―> Ai),*- ■ c(Ai + 朋、■ - ■ Ajt_i — 4*))nifLx ^c(AZ? —* (7). — c^BC^ —* A))s(A,i^. C} s(4. Z?. C) s(4, C)s (A 4 B, G)uun (0(4^ si Z?, C 1))因为 s(A,B,C)w s(A,B)和最小(s(A,B),s(A,C),s(B,C)F min(s(—个),s(B),s(C))< min(s(—个),s(B))n A,B,C })可以大于或小于 n ({ A 、B })。
数据挖掘导论完整中文
• 算法9.1 基本模糊c均值算法
• 选择一个初始模糊伪划分，即对所有的wij赋值
• Repeat
•
使用模糊伪划分，计算每个簇的质心
•
重新计算模糊伪划分，即wij
• Until 质心不发生变化
第19页/共109页
• FCM的结构类似于K均值。 K均值可以看作FCM的特例。 • K均值在初始化之后，交替地更新质心和指派每个对象到最近的质心。具体地说，计算模糊伪划分等价于指
第27页/共109页
第28页/共109页
算法
• 估计数据分布： • 确定分布：一般假设数据取自高斯混合分布。然后，对分布的参数进行估计：利用EM算法进行最大似 然估计 • 利用直方图估计分布
• 对分布进行划分、分离。每个分布对应于一个簇。
第29页/共109页
优点和缺点
• 混合模型比k均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。 • 利用简单的估计分布的方法（如直方图）可能会错误估计数据的原始分布，导致结果不好。 • 利用复杂的方法（如EM算法），计算复杂性会大大增加。
第22页/共109页
• 更新模糊伪划分
1
• 公式:
wij
(1/ dist(xi , c j )2 ) p1
k
1
(1/ dist(xi , cq )2 ) p1
q 1
• 如果p>2，则该指数降低赋予离点最近的簇的权值。事实上，随着p趋向于 无穷大，该指数趋向于0，而权值趋向于1/k。
• 另一方面，随着p趋向于1，该指数加大赋予离点最近的簇的权值。随着p趋 向于1，关于最近簇的隶属权值趋向于1，而关于其他簇的隶属权值趋向于0。 这时对应于k均值。
的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型。
数据挖掘第六章课后答案
3、基于数据挖掘的电子商务决策支持系统可以帮助商家进行正确的商机预测，从而改变经营策略，适应市场需求变化，掌握正确的市场脉搏，为商家可持续发展提供可靠保证。
一、应用数据挖掘技术进行数据分析在当前的有三种主要的经营模式：企业对消费者个人的电子商务、企业对企业的电子商务、个人对个人的电子商务。
对不同的经营模式，电子商务交易的卖家即商家比较关心的问题是不同的。
B2C和B2B模式中商家企业需要根据买家的购买特征，如季节性、时间性、喜好等，动态调整生产模式，随市场需求安排生产和调度。
而对于C 2 C经营模式中的商家就需要根据买家购买特征动态调整进货数量、种类，以达到与买家需求接轨，从而获得更大利润。
电子商务运营模式日渐成熟，各种现行电子商务平台上都积累了海量数据，这为数据挖掘技术的应用创建了有利条件和坚实基础。
具体数据挖掘过程可分为如下步骤：首先，采集电子商务网站数据。
每个电子商务交易平台都有自身的经营特点和客户群体，所以不适宜把多个网站数据结合起来分析。
单一网站的数据基本上模式统一，因此不需要进行数据清理。
第二步，采用数据挖掘方法对有效数据进行分析。
现在常用的数据挖掘方法有分类、关联规则分析、聚类分析和孤立点分析等。
分类方法可以为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，适用于发掘出购买特征相同的买家分类；关联规则分析通过对多个数据项建立关联规则可以发现潜在买家和潜在购买需求；聚类分析可以通过对记录的划分得到不同的分类。
孤立点分析在电子商务数据挖掘中不适用，电子商务要发现的是有代表性和规模性的特征，一些异常数据无法代表整个买家群体的意愿，所以可以忽略掉。
经过以上过程，得到了有效数据，接下来可以基于这些有效数据进行分析得到知识信息，为商家提供决策支持。
二、建立决策支持系统电子商务中针对企业商家的决策包括非结构化决策和半结构化决策。
非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓最优解的决策；半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决策方案中得到较优的解。
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第六章数据挖掘导论
1。
对于每个下列问题,提供一个关联规则的一个例子
从市场购物篮域,满足下列条件。
同样,
这些规则是主观地描述是否有趣。
(一)一个规则,具有较高的支持和高的信心。
答:牛奶−→面包。
这种明显的规则往往是无趣的。
(b)规则,有相当高的支持,但信心不足。
答:牛奶−→金枪鱼。
而出售金枪鱼和牛奶可能是
高于阈值,并不是所有的事务,包含牛奶
也包含金枪鱼。
这种低规则往往是无趣的。
(c)一个规则,低的支持和信心不足。
答:食用油−→洗衣粉。
如此低的信心规则
往往是无趣的。
(d)规则,低支持和高的信心。
答:伏特加−→鱼子酱。
这样的规则往往是有趣的
2。
考虑到数据集显示于表格6.1。
(一)计算支持项集{ e },{ b、d },{ b、d、e }通过治疗
每个事务ID作为一个市场购物篮。
答:
(b) Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {b, d} −→{e} and {e} −→{b, d}. Is confidence a symmetric measure?
c、重复部分(一)通过将每个客户ID作为一个市场购物篮。
每个项目应被视为一个二进制变量(1如果一个项目出现在至少有一个交易购买的顾客,和0否则。
)
d
e 没有明显关系s1,s2,c1和c2
所以c2有最低的置信度
4、
因为年代(A,B,C)≤年代(A,B)和max(s(一个),s(B),s(C))≥max(s(一个),s(B)), 因此ζ({ A、B })≥ζ({ A,B,C })。
（b）
因为s(A,B,C)≤s(A,B)和最小(s(A,B),s(A,C),s(B,C))≤min(s(一个),s(B),s(C))≤min(s(一个),s(B))、η({ A,B,C })可以大于或小于η({ A、B })。
因此,这些措施是单调。
(一)的最大数量,可以提取关联规则
从这个数据(包括规则,零支持)?
答:有六项数据集。
因此总
规则的数量是602。
(b)什么是频繁项集的最大大小,可以提取
(假设用来> 0)?
答:因为最长的事务包含4项,最大
频繁项集的大小是4。
(c)编写一个表达式最大数量的大小3项集,
可以源自这个数据集。
答:
(d)找到itemset(大小为2或更大),拥有最大的支持。
答:{面包、黄油}。
(e)找到一双项目,a和b,这样的规则{一}−→{ b }和{ b }−→{一}有同样的信心。
答:(啤酒,饼干)或(面包、黄油)。
比例的频繁项集= 16/32 = 50.0%(包括null 设置)。
修剪比率的比例是N的总数量的项目集。
因为的计数N = 11,因此修剪比例是11/32 = 34.4%。
误警率的比值我总数量的项目集。
因为计数的我= 5,因此误警率是5/32 = 15.6%。
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